CN119949819A - 血氧饱和度检测方法、装置、设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种血氧饱和度检测方法、装置、设备及可读存储介质，通过利用电子设备本身的光源和光感传感器，通过用户按压光源的方式光谱通道读数，基于光谱通道读数确定针对用户被测部位的PPG信号以及按压力度，并采用符合该用户按压力度下的血氧饱和度计算模型，确定出该用户的血氧饱和度，利用电子设备本身的配置硬件和功能结合合适的算法和模型，实现了非入侵式的血氧饱和度测量，为用户的健康管理带来便利。

Description

血氧饱和度检测方法、装置、设备及可读存储介质

技术领域

本公开涉及终端设备技术领域，尤其涉及一种血氧饱和度检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

基于人体的氧合血红蛋白和还原血红蛋白在红光光谱区和红外光光谱区的光吸收系数不同，采用具有双发光二极管的传感器分别发出红光和红外光照射被测用户的特定检测部位，分别检测两种光的吸光度变化量，通过两种光的吸光度变化量之比和特定的血氧饱和度计算模型能够预测被测用户的血氧饱和度。

目前，血氧饱和度测量通常要额外使用专用的穿戴式设备，例如智能手环、智能手表等，用户使用成本较高，为日常血氧饱和度检测带来不便。

发明内容

有鉴于此，为解决上述技术问题，本公开提供了一种血氧饱和度检测方法、装置、设备及存储介质。

根据本公开实施例的第一方面，提供一种血氧饱和度检测方法，该方法应用于电子设备，该电子设备至少包括光源、光感传感器；所述光源支持提供红外光；所述光感传感器至少包括红光通道和红外光通道；所述方法包括：

响应于所述光源发光，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号；

根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

根据本公开实施例的第二方面，提供一种血氧饱和度检测装置，该装置应用于电子设备，所述电子设备至少包括光源、光感传感器；所述光源支持提供红外光；所述光感传感器至少包括红光通道和红外光通道；所述装置包括：

光谱通道读数获取模块，用于响应于所述光源发光，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

光强读数与信号分量获取模块，用于根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号；

按压力度确定模块，用于根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

目标计算模型确定模块，用于根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

血氧测量结果获取模块，用于利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器、存储器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于调用所述计算机程序以实现上述血氧饱和度检测方法。

根据本公开实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述血氧饱和度检测方法。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本公开实施例提供的血氧饱和度检测方法利用电子设备本身的光源和光感传感器，通过用户按压光源的方式光谱通道读数，基于光谱通道读数确定针对用户被测部位的PPG信号以及按压力度，并采用符合该用户按压力度下的血氧饱和度计算模型，确定出该用户的血氧饱和度，降低了外界环境光对血氧饱和度测量的影响，无需佩戴专用的血氧饱和度测量设备，而利用电子设备本身的配置硬件和功能结合合适的算法和模型，实现了非入侵式的血氧饱和度测量，提供了即时的血氧饱和度监测结果，节省了用户实现健康管理的成本，为用户的健康管理带来便利。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的和解释性的，并不能限制本公开。此外，本公开中的任一实施例并不需要达到上述的全部效果。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种血氧饱和度检测方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种获取红光和红外光对应的PPG信号的流程图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种确定光照强度读数与按压力度的映射关系的流程图；

图4是根据一示例性实施例示出的另一种确定光照强度读数与按压力度的映射关系的流程图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种确定按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系的流程图；

图6是根据一示例性实施例示出的一种根据血氧计算模型确定用户血氧饱和度的流程图；

图7是以电子设备为手机作为示例所示出的一种血氧饱和度检测方法的流程图；

图8是以电子设备为手机作为示例所示出的一种用户被测部位按压光源的测量姿势示意图；

图9是根据一示例性实施例示出的一种血氧饱和度检测装置的结构示意图；

图10是根据一示例性实施例示出的一种终端设备的框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。

在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本公开。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。

应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一分类阈值也可以被称为第二分类阈值，类似地，第二分类阈值也可以被称为第一分类阈值。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。

本公开提供了一种血氧饱和度检测方法，该方法可以应用于电子设备如手机、平板等，该电子设备至少包括光源和光感传感器；其中，光源用于照射用户的被测部位，支持提供红光和红外光；光感传感器可以包含多个不同的颜色通道，每个颜色通道对应一定的波长范围或特定的颜色，用于记录用户被测部位放在光源上时该被测部位的反射光中不同波长的光强度或能量对应的通道读数，如红光通道、红外光通道、绿光通道等。

图1是根据一示例性实施例示出的一种血氧饱和度检测方法的流程图，如图1所示，该血氧饱和度检测方法可以包括以下步骤：

S101，响应于所述电子设备处于体征参数监测状态，在所述光源发光的情况下，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

光谱通道读数表示不同波长范围内的光信号强度，可以包括可见光、红外线等不同频段，每个光谱通道对应一定的波长范围，例如红色、绿色、蓝色等，通过同时记录多个通道的读数，可以获取到对应不同波长范围内的光的信息。

光源用于发光照射用户的被测部位，当光源打开且用户的被测部位覆盖在光源上时，用户的被测部位会对光源所发出的光产生反射和吸收，此时光感传感器中的不同通道可以捕获到来自被测部位的反射光中不同波长的光所对应的光强度随时间变化的通道读数序列；其中，该光感传感器可以是光谱传感器。

用户被测部位可以包括但不限于手指、手腕、手臂、额头、脸颊等可以放在光源上的部位。

例如，电子设备中配备了健康监测程序或软件，当用户启用该健康监测程序进行测量血氧饱和度时，则可以在光源发光时将手指覆盖在光源上，此时光感传感器可以采集光源所提供的光源经由用户的手指反射的不同波长的光强度，并转换成对应的光谱通道读数。

S102，根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的PPG信号；

光照强度读数是指光的能量或功率密度，在特定面积上每秒钟传输的光能。不同波长的光对光照强度贡献不同，根据预先设置的不同通道读数的权重值，将各个通道的读数按照权重加权合并，得到综合的总体的光照强度读数，并且可以根据实际应用需求，将光照强度读数转换为相应的单位为勒克斯或坎德拉/平方米；其中，不同通道读数的权重值根据该通道所代表的波长范围和光的强度响应特性确定，不同通道通常具有不同的权重值。

PPG信号是一种用于非侵入性的血流量和脉搏波形监测的技术信号，基于光源照射皮肤时光线在皮肤中透射和反射的原理，使用光传感器检测皮肤吸收和反射的光的强度变化，并将其转换成电信号，从而能够对PPG信号的处理和分析，预估人体的血氧饱和度、心率等生理指标。在血氧饱和度计算中，通常使用红光和红外光两个波长的光来进行测量。

血红蛋白在红光和红外光波长下有不同的吸收特性。红光波长被血红蛋白氧合血红素(含氧血红蛋白)吸收较多，而红外光波长被脱氧血红蛋白(缺氧血红蛋白)吸收较多。当血液中的氧气饱和度高时，红光被血红蛋白氧合血红蛋白吸收的多，红外光被脱氧血红蛋白吸收的少，因此红光信号相对较强，红外光信号相对较弱。相反，当血氧饱和度低时，红光信号相对较弱，红外光信号相对较强。因此，基于红光PPG信号与红外光PPG信号，可以利用不同波长下血红蛋白的吸收特性，来推测血液中含氧血红蛋白和脱氧血红蛋白的比例，从而预测血氧饱和度。

基于上述原理，由于光谱通道读数表征不同波长范围内的光经过用户被测部位反射和吸收后的光的强度变化，因此，基于光谱通道读数中的红光通道读数和红外光通道读数，可以获取到红光对应的第一PPG信号以及红外光对应的第二PPG信号。

S103，根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

用户被测部位以不同按压力度按压光源时，该被测部位与光源的接触区域大小不同，被测部位的组织对光的吸收和反射受到相应影响，使得进入光感传感器的光线强度不同，所产生的光谱通道读数会随之发生变化。基于该光谱通道读数与光照强度之间的对应关系，可以通过采集按压力度和对应的光谱通道读数作为样本数据，并对样本数据进行数据统计与分析以确定光照强度读数与按压力度之间的对应关系。

光照强度读数与按压力度的映射关系用于在根据当前采集的光谱通道读数确定出光照强度读数的情况下，确定用户被测部位按压在光源上的第一按压力度。该映射关系可以根据预先采集的第一样本数据进行数据拟合或机器学习等方式确定，其中，第一样本数据包括样本人群按压光源时的不同按压力度、以及该按压力度下基于光谱通道读数所确定的光照强度读数；采集第一样本数据的电子设备与当前的检测血氧饱和度的电子设备为配置相同的设备。

S104，根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

用户被测部位以不同按压力度按压光源时，按压力度的不同会导致被测部位的组织压迫程度不同，影响光透过组织的能力和吸收程度，获取的光谱通道读数受到相应影响，从而对血氧饱和度测量产生影响。为了更准确的预测血氧饱和度，建立不同按压力度下的血氧饱和度计算模型，以提高计算结果的准确性。

所述血氧饱和度计算模型用于根据前述步骤S102确定的设定波长的PPG信号确定用户的血氧饱和度，该计算模型可以通过对预先采集的大量样本数据作数据分析，以机器学习、数据拟合等方式建立，该样本数据包括不同血氧饱和度的样本人群以不同按压力度按压光源时采集的相关样本数据。

在根据步骤S103确定出当前用户被测部位的第一按压力度后，可以将该第一按压力度与所述按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系进行匹配，将符合第一按压力度的血氧饱和度计算模型作为目标计算模型。

S105，利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

所述目标计算模型确定血氧饱和度的方式依赖于光的吸收特性和信号分析技术，可以是预先建立的血氧饱和度与R值的关系模型，用于根据红光PPG信号和红外光PPG信号的比值R值预测血氧饱和度。其中，所述R值根据红光PPG信号和红外光PPG信号计算得到，在计算R值的过程中，可以通过除以PPC信号的直流分量的方式降低环境噪声和光强度影响。

当目标计算模型为血氧饱和度与R值的关系模型时，可以先根据红光PPG信号和红外光PPG信号的交流分量以及直流分量计算出R值，然后将R值输入至该目标计算模型，将R值转换为对应的血氧饱和度数值；或者，当目标计算模型为血氧饱和度与红光、红外光PPG信号的交流分量和直流分量的关系模型时，可以直接将获取的红光与红外光的PPG信号的交直流分量作为该目标模型的输入，并获取输出的预测血氧饱和度。

在本公开实施例中，利用电子设备本身的光源和光感传感器，通过用户按压光源的方式光谱通道读数，基于光谱通道读数确定针对用户被测部位的PPG信号以及按压力度，并采用符合该用户按压力度下的血氧饱和度计算模型，确定出该用户的血氧饱和度，降低了外界环境光对血氧饱和度测量的影响，在无需额外硬件的情况下利用电子设备本身的配置硬件和功能结合合适的算法和模型，实现了非入侵式的血氧饱和度测量，提供了即时的血氧饱和度监测结果，节省了用户实现健康管理的成本，为用户的健康管理带来便利。

在一些实施例中，前述电子设备还可以包括光照度传感器，在电子设备的光源发光时，获取用户被测部位按压在光源上时所述光照度传感器产生的光照强度读数，并根据该光照强度读数执行上述血氧饱和度检测方法。

在一些实施例中，如图2所示，前述步骤S102所述的获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号，可以包括如下实现步骤：

S201，根据所述光谱通道读数，获取红光通道读数、红外光通道读数随时间变化的曲线；

基于光感传感器获取的光谱通道读数是用户被测部位按压在光源上时一段时间内的各个通道读数序列，因此，根据设定波长的光对应的读数序列，可以得到通道读数随时间变化的曲线。对于血氧饱和度测量，设定波长的光包括红光和红外光，则可以得到红光通道读数随时间变化的曲线1，以及红外光通道读数随时间变化的曲线2。

S202，根据所述通道读数随时间变化的曲线，确定红光对应的第一PPG信号、以及红外光对应的第二PPG信号；

PPG信号的交流分量对应于动脉脉动引起的血流量变化，通常与心脏的收缩和舒张周期相对应，直流分量反映了静脉血量的变化以及其他非脉冲血流成分，频率范围较低，通常小于0.5Hz。基于光谱通道读数表示用户被测部位对不同波长范围内的光的吸收和反射情况，其随时间变化的曲线可以提供与血液吸收和散射相关的信息，反映PPG信号中的交流成分和直流成分。

基于此，可以直接将该设定波长的光谱通道读数随时间变化的曲线，确定为该设定波长的PPG信号；或者，可以对该光谱通道读数随时间变化的曲线做进一步的信号处理以提高信号质量，如滤波处理、基线漂移校正等，将处理后的曲线作为该设定波长的PPG信号。在血氧饱和度测量中，设定波长通常可以取值为660纳米波长和940纳米波长组合，也即根据光感传感器的红光通道读数以及红外光通道读数，确定出第一PPG信号和第二PPG信号。

参见图3所示，在一些实施例中，该方法还可以包括预先获取光照强度读数与按压力度的映射关系的步骤，前述步骤S103所述的光照强度读数与按压力度的映射关系可以通过下述方式得到：

S301，采集样本人群以不同按压力度按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数，统计样本人群的按压力度样本，并基于该光谱通道读数确定不同按压力度下的光照强度读数样本；

该样本人群可以包括不同年龄层次、不同性别的多类人群，分别统计各个样本人群以不同按压力度按压该电子设备的光源时，该电子设备的光感传感器产生的光谱通道读数；还可以采用压力传感器采集用户的按压力度，统计按压力度与对应的光照强度读数样本，得到样本数据集。

S302，根据所述光照强度读数样本与对应的按压力度进行数据拟合，获取所述光照强度读数与按压力度的映射关系。

数据拟合是指通过选择适当的数学或统计模型，如可以确定函数或曲线，使得该模型能够描述一组数据的对应关系。常见的数据拟合方法包括线性回归、多项式拟合、非线性拟合等，通过调整模型参数，使得模型的预测值与实际观测值之间的差距最小化。

例如，可以采用多项式拟合，根据选择的多项式阶数建立多项式函数模型，即f(x)＝a₀+a₁x+a₂x²+…+a_nxn，其中，a₀,a₁,a₂…a_n是待估计的多项式系数，x表示光照强度读数，f(x)表示对应的按压力度，选择的多项式阶数可以采用交叉验证等方法确定；定义衡量模型拟合程度的误差函数，如残差平方和函数，基于所述光照强度读数样本与对应的按压力度的样本数据集，可以最小二乘法、梯度下降法、牛顿法等进行拟合，通过最小化误差函数确定多项式系数估计值。

在本公开实施例中，基于所采集的大量样本数据集，使用数据拟合的方式确定出光照强度读数与用户被测部位的实际按压力度的映射关系，使得模型可以适应新的未见数据，具有较强度的预测能力，在实际确定光照强度读数时可以基于该映射关系准确获取用户被测部位的按压力度，为后续的血氧饱和度计算提供数据基础。

在一些实施例中，如图4所示，前述步骤S103所述的光照强度读数与按压力度的映射关系也可以通过下述方式得到：

S401，采集样本人群以不同按压力度按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数，统计样本人群的按压力度样本，并基于该光谱通道读数确定不同按压力度下的光照强度读数样本；

S402，将所述按压力度的取值划分成M个离散的取值区间，根据所述光照强度读数样本，建立光照强度读数与所述离散的取值区间的映射关系，将该映射关系确定为光照强度读数与按压力度的映射关系；M大于或等于2。

也即，将样本人群按压光源时的按压力度样本分成至少两个取值区间，依据光照强度读数与对应的按压力度样本，建立光照强度读数与按压力度的取值区间的映射关系。并且，该按压力度取值区间可以作为血氧饱和度计算模型对应的不同按压力度的划分区间，按压力度取值区间的数量与血氧饱和度计算模型的数量相同。

例如，将按压力度P分为三个取值区间：(0，N1]、(N1，N2]、(N2，N3]，根据光照强度读数与对应的按压力度样本，确定出光感读数与该三个取值区间的映射关系，以在确定光感读数时可以基于该映射关系确定所属的按压力度取值区间。

在本公开实施例中，将按压力度数据分成离散的取值区间，降低了问题的复杂度，将按压力度的变化带来的光感读数变换限制在区间范围内，减少了误差的传播，更易于处理和实现根据光感读数确定按压力度取值。

在一些实施例中，参见图5所示，该方法还可以包括预先获取按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系的步骤，前述步骤S103所述的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系可以通过如下方式获取：

S501，在样本人群以不同按压力度按压所述光源时，采集所述按压力度下的光感传感器产生的光谱通道读数样本，并记录样本人群的血氧饱和度，得到样本数据集；

本实施例采集的样本数据集可以与前述确定光照强度读数与按压力度的映射关系所需的样本数据为利用同一设备采集的同一批数据，在样本人群以不同按压力度按压光源时，记录此时的按压力度、该按压力度对应的光谱通道读数、以及样本人群的血氧饱和度，将所记录的数据作为确定血氧饱和度计算模型的样本数据集。其中，对于该样本数据集，还可以对该数据进行预处理，包括数据清洗、去除异常值等处理，以提高样本数据的质量。

S502，根据所述样本数据集进行数据拟合，获取血氧饱和度在不同按压力度下的关于参数R值的血氧饱和度计算模型；所述R值是根据光谱通道读数样本确定的；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例。

按照按压力度的取值区间进行分类，根据不同按压力度取值区间下的光谱通道读数样本与对应的血氧饱和度，建立该按压力度取值区间下血氧饱和度与基于光谱通道读数样本所确定的R值的计算模型。该计算模型可以通过数据拟合如线性回归、支持向量回归、多项式拟合，或机器学习、神经网络等方式确定。在本实施例中，可以采用最小二乘法的方式作线性回归数据拟合确定该计算模型，具体实现可以采用相关技术中的手段，本公开对此不做赘述。

在本公开实施例中，根据采集的大量样本数据集确定不同按压力度下的血氧饱和度计算模型，通过光谱通道读数预测血氧饱和度实现了的无创、非侵入性的测量，降低了按压力度对血氧饱和度测量的影响，并减少了环境光的干扰，提高了测量准确度。

如图6所示，在一些实施例中，前述步骤S105所述的利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果，可以通过如下方式实现：

S601，获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量；

基于PPG信号是直流分量和交流分量的复合信号，可以利用信号的频谱特性或信号的整体波形特征从该PPG信号中分离出这两个分量，如时域波形法、频域波形法、机器学习方法、小波变换方法等，具体分量提取方式可以根据PPG信号的信号特征确定，如可以根据PPG信号的信噪比、信号特性、实时性要求等确定。

S602，根据所述交流分量和直流分量，确定参数R值；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例；

该R值作为一种血氧饱和度的评估指标，可以反映红光和红外光通道读数之间的差异，进而用于估算血氧饱和度的水平。所述R值可以通过如下方式计算得到：将所述红光的交流分量与直流分量的比值确定为第一分量比值；将所述红外光的交流分量与直流分量的比值确定为第二分量比值；根据所述第一分量比值与所述第二分量比值，确定比率R值。

S603，依据所述R值和关于R值的目标计算模型，确定所述用户的血氧饱和度测量结果。

本实施例中，该目标计算模型是关于血氧饱和度与R值的关系模型，通过输入R值可以得到对应的血氧饱和度。

在本公开实施例中，通过获取的红光和红外光的交流分量和直流分量确定血氧饱和度的评估指标R值，降低了环境噪声和光强度影响，并基于建立的血氧饱和度与R值的关系模型，确定用户的血氧饱和度测量，满足血氧饱和度监测的实时性需求，为用户的健康监测提供了便利。

在一些实施例，对于上述步骤S601所述的获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量，可以通过下述方式实现：

对每个所述PPG信号进行重采样；其中，每个信号的重采样使用相同的采样频率；

根据重采样后的PPG信号的分量提取方式，获取所述重采样后的PPG信号的交流分量和直流分量。

重采样是指在数字信号处理中将一个采样率下的信号转换为另一个采样率下的信号的过程，采样率表示每秒钟对信号进行采样的次数，也称为采样频率。重采样的基本原理是通过插值或降采样等方法来改变信号的采样率。插值是一种通过已知采样点之间的线性或非线性内插来估计新采样点的方法，而降采样是按照一定规律删除部分采样点的方法。

在本实施例中，对红光的第一PPG信号和第二PPG信号以相同的采样率进行重采样，以得到时间间隔均匀的信号，可以根据PPG信号的时间戳信息使用差值的方式对该PPG信号进行重采样，从而获取的重采样的第一PPG信号和第二PPG信号具有相同的采样频率，并且采样点之间的时间间隔保持一致。例如，设定采样率为150Hz，对所述第一PPG信号和第二PPG信号，按照已有采样点的时间戳信息以线性插值的方式进行重采样。

信号分量提取方式是指从PPG信号中提取该信号的直流分量和交流分量的方法，可以包括但不限于时域波形法提取、频域波形法提取、小波变换法提取。例如，以重采样后的PPG信号的信噪比作为确定依据，对于信噪比高于设定阈值的PPG信号可以采用时域波形法提取信号分量，而对于信噪比小于设定阈值的PPG信号可以采用频率波形法提取信号分量。

上述第一PPG信号和第二PPG信号可以根据信号的特征，选择合适该信号分量提取方式，其信号分量提取方式可以不同。比如说，若第一PPG信号的信噪比高于设定阈值，第二PPG信号的信噪比低于设定阈值，则第一PPG信号采用时域波形法提取，第二PPG信号采用频域波形法提取。

在本公开实施例中，通过光感传感器的红光通道和红外光通道读数序列确定出红光PPG信号和红外光PPG信号，并对该两组信号使用相同的采样率进行重采样，提高了信号质量和数据处理效率，并基于重采样后的PPG信号的信号特征确定信号分量提取方式，提高了信号的抗噪性能，使得所提取的信号分量更为准确。

在一些实施例中，响应于重采样后的PPG信号的分量提取方式为时域波形法提取，则上述实施例所述的根据重采样后的PPG信号的分量提取方式，获取所述重采样后的PPG信号的交流分量和直流分量，可以通过下述方式实现：

检测所述PPG信号的峰值和峰值，获取峰值集合和峰谷集合；

根据所述峰谷集合和峰值集合，利用均值计算确定所述直流分量和交流分量。

其中，所述峰值是指PPG信号的极大值点，在一个完整的心跳周期内，峰值一般对应于心脏收缩期，通过检测和提取PPG信号中的峰值点，将该峰值点组成一个集合，该集合可以包含多个完整的心跳周期内的峰值；峰谷表示PPG信号的极小值点，通常对应于心脏舒张期，通过检测和提取PPG信号中的峰谷点，将该峰谷点组成一个集合，该集合可以包含多个完整的心跳周期内的峰谷。

以重采样的红光的第一PPG信号为例，在获取该PPG信号的峰值集合和峰谷集合后，可以将峰谷集合中各个峰谷值的第一平均值确定为第一PPG信号的直流分量，将峰值集合中各个峰值的第二平均值与该第一平均值的差值确定为交流分量。

或者，可以计算峰值集合和峰谷集合中对应点的平均值作为直流分量的估计值，即将每个峰值与最近的峰谷作为对应点，将配对点的数值相加并除以配对点的数量所得的第三平均值作为PPG信号的直流分量，将配对点的峰值与峰谷之差相加并除以配对点的数量所得的第四平均值作为PPG信号的交流分量。

根据所述峰谷集合和峰值集合确定PPG信号的交流分量和直流分量，还可以采用去趋势方法消除基线漂移，然后提取剩余信号的平均值作为直流分量的估计值，从信号中剔除直流分量的信号平均值可以作为交流分量。可以理解的是，本公开对根据峰值集合和峰谷集合提取PPG信号分量的方法不作限定，可以根据实际情况选取更符合该信号特征的计算方式。

在本公开实施例中，使用均值计算方法确定PPG信号的交流分量和直流分量，满足数据处理的实时性要求，均值计算去除了噪声和干扰，提高所提取的信号分量的精度和稳定性。

在一些实施例中，响应于重采样后的PPG信号的分量提取方式为时域波形法提取，则上述实施例所述的根据重采样后的PPG信号的分量提取方式，获取所述重采样后的PPG信号的交流分量和直流分量，可以包括下述步骤：

对所述重采样后的PPG信号进行快速傅里叶变换FFT处理，获取所述重采样后的PPG信号的频谱信息；

根据所述频谱信息，将直流频率所对应的能量取值确定为直流分量，将设定交流频率范围所对应的能量取值确定为交流分量。

傅里叶变换是一种将时域信号分解为频域信号的分析工具，常用于对信号进行频谱分析、滤波、降噪等操作，将重采样的PPG信号转换为频域信号后，可以得到PPG信号的频谱图，横轴表示频率，纵轴表示信号的幅度或功率谱密度，基于该频谱图可以确定信号中不同频率成分的强度和相对占比。

直流分量是指信号的恒定偏移量，通常位于频率轴的最左侧，对应的频率为0Hz，即所述直流频率可以取值为0Hz，将频谱图中0Hz对应的能量取值确定为直流分量。交流分量是指信号中除去直流分量后剩余信号的变化部分，戴白哦了信号在频域上的交替变化，通常有周期性波动引起，在血氧饱和度测量过程中，设定交流频率范围通常取值0.5Hz-10Hz，如可以将0.5Hz-3Hz作为设定交流频率范围，可以采用滤波处理、能量取值求均值等方式提取出设定交流频率范围内的交流分量。

在本公开实施例中，通过对PPG信号作FFT处理得到信号的频谱信息，并根据该频谱信息按照不同频率提取信号的交流分量和直流分量，滤除噪声频率范围内的能量，利用快速算法实现高效计算，节省了计算资源，满足了信号处理实时性要求并抑制噪声干扰。

为使本领域技术人员更好的理解本公开提供的血氧饱和度测量方法，接下来以电子设备为手机进行举例，对本公开的技术方案进行描述。该手机具有光源和内置光感传感器，支持提供红光和红外光源，该光感传感器的通道可以包括红光、绿光、蓝光等可见光波长范围内的通道以及红外光通道。

在利用该血氧饱和度测量方法预测用户的血氧饱和度时，可以先利用该手机或与该手机具有相同配置的电子设备采集样本数据，并基于该样本数据建立该测量方法所需的力度模型和血氧饱和计算模型，参见图7所示，可以包括步骤：

S701，在不同人群将被测部位以不同按压力度按压光源时，采集此时的按压力度、血氧饱和度、光感传感器产生的光谱通道读数序列、以及基于该光谱通道读数序列确定的光照强度，作为样本数据；

该按压力度可以通过压力传感器采集，例如，可以在采集样本数据的电子设备上设置压力传感器，使得用户手指按压光源时可以测量到用户的按压力度；或者，可以选取合适的力传感器并将其固定在用户被测部位如手指上，根据该传感器和配套采集设备获取用户手指施加在电子设备的光源上压力值。根据预设的不同通道读数的权重值，基于所采集的光谱通道读数，确定对应的光照强度读数。

如图8所示，用户可以将被测部位如手指放置在手机的后置光源上，覆盖住光源的光源，在对该光源施加不同力度时，记录该力度下的光谱通道读数以及该用户的血氧饱和度。

S702，基于该光照强度读数与对应的按压力度的样本数据，建立光照强度读数与按压力度的对应关系；

S703，基于按压力度、血氧饱和度以及该按压力度下的光谱通道读数，建立不同力度下血氧饱和度计算模型，所述血氧饱和度计算模型为血氧饱和度与R值的关系模型，所述R值根据所述光谱通道读数确定；

根据光谱通道读数序列确定出红光PPG信号的交流分量AC_red与直流分量DC_red、以及红外光PPG信号的交流分量AC_Ir与直流分量DC_Ir，则R值可以通过下述方式确定：

根据不同按压力度下的血氧饱和度以及基于光谱通道读数确定的R值，通过数据拟合方式确定不同按压力度下的血氧饱和度与R值的关系模型。

例如，将按压力度P分为三个离散区间：(0,n1]，(n1,n2]，(n2,n3)，不同按压力度取值区间对应于不同的关系模型参数，示例性地一种不同按压力度下的血氧饱和度计算模型为：

在预先建立光照强度读数与按压力度的对应关系、以及不同按压力度下血氧饱和度计算模型后，可以基于该对应关系及不同按压力下的血氧饱和度计算模型，采用上述血氧饱和度检测方法实现对待测用户的血氧饱和度的预测，如图7所述，可以包括如下检测步骤：

S704，响应于手机处于血氧饱和度监测状态，当光源打开时获取待测用户的手指按压在光源上时所产生的光谱通道读数序列，以及根据该光谱通道读数序列确定的光照强度读数；

S705，根据步骤S702确定的光照强度读数与按压力度的对应关系，确定待测用户的手指按压在光源上的第二按压力度；

S706，根据光谱通道读数中红光和红外光通道读数序列，确定红光PPG信号和红外光PPG信号2；

例如，红光通道读数随随时间变化曲线即660纳米波长下的PPG信号1：PPG1＝{R1,R2,R3…Rn}，红外光通道读数随随时间变化曲线即9400纳米波长下的PPG信号2：PPG2＝{IR1,IR2,IR3…IRn}。

S707，根据通道读数的时间戳信息对PPG信号1和PPG信号2以插值方式作重采样，根据重采样后的两个PPG信号的信噪比，确定信号分量提取方式；

本实施例可以根据时间戳使用插值的方式对上述两个PPG信号进行重采样，得到时间间隔均匀的信号，如采样率为150Hz；根据重采样后的PPG信号的信号特征，选择计算不同波长下PPG信号的交流分量和直流分量的提取方法。

对信噪比较高的PPG信号使用时域波形法，例如，可以对PPG信号进行峰值检测与峰谷检测，得到峰值集合和峰谷集合，并根据下述方式分别计算得到交流分量和直流分量：

DC＝mean{foot1,foot2,foot3,…,footn}；

AC＝mean{peak1,peak2,peak3,…,peakn}-mean{foot1,foot2,foot3,…,footn}；

其中，DC表示直流分量，AC表示交流分量，{foot1,foot2,foot3,…,footn}表示峰谷集合，{peak1,peak2,peak3,…,peakn}表示峰值集合，mean{}表示求平均值。

对信噪比较低的PPG信号可以使用频域波形法，通过对PPG信号进行FFT，可以将频率为0Hz对应的能量值确定为直流分量，将频率范围为0.5-3Hz对应的能量值中的最大值确定为交流分量。

S708，对重采样后的PPG信号1和PPG信号2，分别提取两个PPG信号的交流分量和直流分量，并计算得到待测用户对应的R值。

S709，根据步骤S705所确定的第二按压力度，确定满足该第二按压力度的血氧饱和度计算模型，并根据待测用户对应的R值和所述血氧饱和度计算模型，确定该待测用户的血氧饱和度。

在本公开实施例中，利用手机本身具备的光源和光感传感器，将光源作为检测光源并由用户手指按压在光源上，减少了外界环境光对测量结果的影响，根据获取的光谱通道读数确定光照强度读数，以获取用户按压力度，并采用符合该用户按压力度下的血氧饱和度计算模型，基于测量的针对用户被测部位的PPG信号测量得到该用户的血氧饱和度，在无需额外硬件的情况下利用手机本身的配置硬件和功能结合合适的血氧饱和度计算模型，实现了非入侵式的血氧饱和度测量，提供了即时的血氧饱和度监测结果，减少了对测量结果的干扰因素，提高了血氧饱和度的测量准确性，为用户的健康管理带来便利。

与前述血氧饱和度检测方法的实施例相对应，图9是根据一示例性实施例示出的一种血氧饱和度检测装置的结构示意图，如图9所示，该装置应用于电子设备，所述电子设备至少包括光源、光感传感器；所述光源支持提供红外光；所述光感传感器至少包括红光通道和红外光通道；所述装置包括：光谱通道读数获取模块901、光强读数与信号分量获取模块902、按压力度确定模块903、目标计算模型确定模块904和血氧测量结果获取模块905；

光谱通道读数获取模块901，用于响应于所述光源发光，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

光强读数与信号分量获取模块902，用于根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号；

按压力度确定模块903，用于根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

目标计算模型确定模块904，用于根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

血氧测量结果获取模块905，用于利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

在一些实施例中，所述光强读数与信号分量获取模块具体用于：

根据所述光谱通道读数，获取红光通道读数、红外光通道读数随时间变化的曲线；

根据所述通道读数随时间变化的曲线，确定红光对应的第一PPG信号、以及红外光对应的第二PPG信号。

在一些实施例中，所述血氧测量结果获取模块具体用于：

获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量；

根据所述交流分量和直流分量，确定参数R值；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例；

依据所述R值和关于R值的目标计算模型，确定所述用户的血氧饱和度测量结果。

在一些实施例中，所述血氧测量结果获取模块在用于获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量时，包括：

对每个所述PPG信号进行重采样；其中，每个信号的重采样使用相同的采样频率；

根据重采样后的PPG信号的信号特征，确定信号分量提取方式，并基于该信号分量提取方式获取所述交流分量和直流分量。

在一些实施例中，所述血氧测量结果获取模块在用于根据所述交流分量和直流分量，确定参数R值，包括：

将所述红光的交流分量与直流分量的比值确定为第一分量比值；

将所述红外光的交流分量与直流分量的比值确定为第二分量比值；

根据所述第一分量比值与所述第二分量比值，确定比率R值。

在一些实施例中，所述装置还包括：

采集样本人群以不同按压力度按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数，确定不同按压力度下的光照强度读数样本；

根据所述光照强度读数样本与对应的按压力度进行数据拟合，获取所述光照强度读数与按压力度的映射关系；或者，

将所述按压力度的取值划分成M个离散的取值区间，根据所述光照强度读数样本，建立光照强度读数与所述离散的取值区间的映射关系，将该映射关系确定为光照强度读数与按压力度的映射关系；M大于或等于2。

在一些实施例中，所述装置还包括：

在样本人群以不同按压力度按压所述光源时，采集所述按压力度下的光感传感器产生的光谱通道读数样本，并记录样本人群的血氧饱和度，得到样本数据集；

根据所述样本数据集进行数据拟合，获取血氧饱和度在不同按压力度下的关于参数R值的血氧饱和度计算模型；所述R值是根据光谱通道读数样本确定的；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例。

上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。

对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本公开方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

本公开实施例还提供了一种终端设备。该终端设备包括：存储器以及处理器。其中，存储器存储有处理器可执行指令，处理器被配置为执行存储器中可执行指令以实现上述提供的血氧饱和度检测方法的步骤。在本公开实施例中，终端设备可选为手机、平板等具有光源和光感传感器的显示设备。

图10是根据一示例性实施例提供的终端设备的框图。如图10所示，终端设备1000可以包括以下一个或多个组件：处理组件1002，存储器1004，电源组件1006，多媒体组件1008，音频组件1010，输入/输出(I/O)的接口1012，传感器组件1014，通信组件1016，以及图像采集组件。

处理组件1002通常终端设备1000的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件1002可以包括一个或多个处理器1020来执行指令。此外，处理组件1002可以包括一个或多个单元，便于处理组件1002和其他组件之间的交互。例如，处理组件1002可以包括多媒体单元，以方便多媒体组件1008和处理组件1002之间的交互。

存储器1004被配置为存储各种类型的数据以支持在终端设备1000的操作。这些数据的示例包括用于在终端设备1000上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器1004可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电源组件1006为终端设备1000的各种组件提供电力。电源组件1006可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为终端设备1000生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件1008包括在终端设备1000和目标对象之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示屏(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自目标对象的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。

音频组件1010被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件1010包括一个麦克风(MIC)，当终端设备1000处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器1004或经由通信组件1016发送。在一些实施例中，音频组件1010还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口1012为处理组件1002和外围接口单元之间提供接口，上述外围接口单元可以是键盘，点击轮，按钮等。

传感器组件1014包括一个或多个传感器，用于为终端设备1000提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件1014可以检测到终端设备1000的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为终端设备1000的显示屏和小键盘，传感器组件1014还可以检测终端设备1000或一个组件的位置改变，目标对象与终端设备1000接触的存在或不存在，终端设备1000方位或加速/减速和终端设备1000的温度变化。又如，传感器组件1014还包括光传感器，光传感器设置在OLED显示屏的下方。

通信组件1016被配置为便于终端设备1000和其他设备之间有线或无线方式的通信。终端设备1000可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件1016经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件1016还包括近场通信(NFC)单元，以促进短程通信。例如，在NFC单元可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，终端设备1000可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现。

在一示例性实施例中，本公开实施例还提供了一种可读存储介质，该可读存储介质存储有可执行指令。上述可执行指令可由终端设备的处理器执行，实现上述提供的血氧饱和度检测方法的步骤。其中，可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由上述权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种血氧饱和度检测方法，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备至少包括光源、光感传感器；所述光源支持提供红外光；所述方法包括：

响应于所述光源发光，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号；

根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取红光和红外光对应的PPG信号包括：

根据所述光谱通道读数，获取红光通道读数、红外光通道读数随时间变化的曲线；

根据所述通道读数随时间变化的曲线，确定红光对应的第一PPG信号、以及红外光对应的第二PPG信号。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果，包括：

获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量；

根据所述交流分量和直流分量，确定参数R值；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例；

依据所述R值和关于R值的目标计算模型，确定所述用户的血氧饱和度测量结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述红光和红外光对应的PPG信号的交流分量和直流分量，包括：

对每个所述PPG信号进行重采样；其中，每个信号的重采样使用相同的采样频率；

根据重采样后的PPG信号的信号特征，确定信号分量提取方式，并基于该信号分量提取方式获取所述交流分量和直流分量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述交流分量和直流分量，确定参数R值，包括：

将所述红光的交流分量与直流分量的比值确定为第一分量比值；

将所述红外光的交流分量与直流分量的比值确定为第二分量比值；

根据所述第一分量比值与所述第二分量比值，确定比率R值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

采集样本人群以不同按压力度按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数，确定不同按压力度下的光照强度读数样本；

根据所述光照强度读数样本与对应的按压力度进行数据拟合，获取所述光照强度读数与按压力度的映射关系；或者，

将所述按压力度的取值划分成M个离散的取值区间，根据所述光照强度读数样本，建立光照强度读数与所述离散的取值区间的映射关系，将该映射关系确定为光照强度读数与按压力度的映射关系；M大于或等于2。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在样本人群以不同按压力度按压所述光源时，采集所述按压力度下的光感传感器产生的光谱通道读数样本，并记录样本人群的血氧饱和度，得到样本数据集；

根据所述样本数据集进行数据拟合，获取血氧饱和度在不同按压力度下的关于参数R值的血氧饱和度计算模型；所述R值是根据光谱通道读数样本确定的；所述R值用于表示红光和红外光的吸收比例。

8.一种血氧饱和度检测装置，其特征在于，应用于电子设备，所述电子设备至少包括光源、光感传感器；所述光源支持提供红外光；所述装置包括：

光谱通道读数获取模块，用于响应于所述光源发光，获取用户被测部位按压所述光源时所述光感传感器产生的光谱通道读数；

光强读数与信号分量获取模块，用于根据所述光谱通道读数，确定光照强度读数，并获取红光和红外光对应的光电脉搏图PPG信号；

按压力度确定模块，用于根据预先建立的光照强度读数与按压力度的映射关系，获取所述光照强度读数所对应的用户被测部位按压所述光源时产生的第一按压力度；

目标计算模型确定模块，用于根据预先建立的按压力度与血氧饱和度计算模型的对应关系，确定所述第一按压力度所对应的目标计算模型；

血氧测量结果获取模块，用于利用所述目标计算模型，根据所述红光和红外光对应的PPG信号，获取所述用户的血氧饱和度测量结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

所述处理器，用于调用所述计算机程序以实现如权利要求1-7中任一项所述的血氧饱和度检测方法。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的血氧饱和度检测方法。